package developer.算法.贪心算法.买卖股票最佳时机;

/**
 * @author zhangyongkang
 * @time 2024/6/12 19:23
 * @description 121. 买卖股票的最佳时机
 * 简单
 * 相关标签
 * 相关企业
 * 给定一个数组 prices ，它的第 i 个元素 prices[i] 表示一支给定股票第 i 天的价格。
 * <p>
 * 你只能选择 某一天 买入这只股票，并选择在 未来的某一个不同的日子 卖出该股票。设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。
 * <p>
 * 返回你可以从这笔交易中获取的最大利润。如果你不能获取任何利润，返回 0 。
 * <p>
 * <p>
 * <p>
 * 示例 1：
 * <p>
 * 输入：[7,1,5,3,6,4]
 * 输出：5
 * 解释：在第 2 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 5 天（股票价格 = 6）的时候卖出，最大利润 = 6-1 = 5 。
 * 注意利润不能是 7-1 = 6, 因为卖出价格需要大于买入价格；同时，你不能在买入前卖出股票。
 * 示例 2：
 * <p>
 * 输入：prices = [7,6,4,3,1]
 * 输出：0
 * 解释：在这种情况下, 没有交易完成, 所以最大利润为 0。
 */
public class Solution {

    public static void main(String[] args) {
        int i = maxProfit1(new int[]{7, 1, 5, 3, 6, 4});
//        int i = maxProfit(new int[]{7,6,4,3,1});
        System.out.println(i);
    }

    //贪心算法

    /**
     * 贪心算法的核心在于每一步都做出一个在当前看来最好的选择，也就是局部最优解，然后基于当前的状态去解决剩下的问题，直到达到最终的解决方案。贪心算法的特点是它不保留之前的计算结果，也不考虑未来的影响
     * ，只关注如何通过当前的选择达到局部最优。这种方法在某些问题上能够快速得到解决方案，但并不总是能得到全局最优解。
     *
     * @param prices
     * @return
     */
    //不关注以前的数据 求局部最优解
    public static int maxProfit(int[] prices) {
        int profit = 0;
        int cost = Integer.MAX_VALUE;
        for (int price : prices) {
            cost = Math.min(cost, price);
            profit = Math.max(profit, price - cost);
        }
        return profit;
    }

    //动态规划
    /**
     * 划则是一种更为全面的考虑方式，它将问题分解为一系列子问题，
     * 通过解决这些子问题来逐步构建出最终问题的解决方案。动态规划保存了子问题的解
     * ，避免了重复计算，这种方法通常以自底向上的方式进行，
     * 即从最简单的子问题开始，
     * 逐步向上直到解决原问题。动态规划能够确保得到全局最优解，但相对来说计算复杂度较高。
     */

    /**
     * dp[i] = max( dp[i-1], prices[i] - min(prices[0 -> i]))。
     * <p>
     * 也就是说，每日的最大利润为以下两项的大者：
     * <p>
     * 昨天的做大利润
     * 在当天以前的某个股价最低的一天买入股票，并在当天卖出股票，以此赚取的利润
     *
     * @param prices 记录每天的利润
     * @return
     */
    public static int maxProfit1(int[] prices) {
        if (prices == null || prices.length < 2) {
            return 0;
        }
        int[] dp = new int[prices.length];
        dp[0] = 0;
        // 记录当天以前股价最低的一天的价格
        int min = prices[0];
        for (int i = 1; i < prices.length; i++) {
            dp[i] = Math.max(dp[i - 1], prices[i] - min);
            min = Math.min(min, prices[i]);
        }
        return dp[prices.length - 1];
    }
}
